IA acelera em mais de 24 vezes a otimização de projetos de turbinas offshore de 22 MW

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IA acelera em mais de 24 vezes a otimização de projetos de turbinas offshore de 22 MW

Escrito por Fabio Lucas Carvalho

Publicado em 24/10/2026 às 19:09

Atualizado em 24/10/2026 às 19:14

Setor Offshore

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Pesquisadores combinam redes neurais e processamento paralelo para otimizar projetos de turbinas eólicas flutuantes de 22 MW, com ganho computacional de 24,51 vezes e redução de custos de materiais nas configurações avaliadas durante as simulações.

Pesquisadores desenvolveram um método que combina inteligência artificial e processamento paralelo para melhorar projetos de turbinas eólicas flutuantes de 22 megawatts. Nos testes computacionais, a eficiência de convergência da otimização aumentou por um fator de 24,51 em relação ao método usado na comparação.

O resultado está em um artigo da revista Applied Energy, disponibilizado online em 23 de setembro de 2026. O repositório da Universidade de Strathclyde confirma essa data, embora a edição do periódico esteja identificada como janeiro de 2027.

O número exige atenção: o avanço está na busca por melhores configurações de engenharia. Não significa que uma turbina passou a gerar 24,51 vezes mais eletricidade. O estudo avalia como acelerar cálculos e selecionar alternativas de projeto.

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A equipe reúne pesquisadores de instituições da China, do Reino Unido e da Noruega. Entre elas estão as universidades de Tecnologia de Dalian, Strathclyde, Stavanger e Zhejiang. Jiazhi Wang é o primeiro autor, e Wei Shi aparece como autor correspondente.

O trabalho recebeu apoio do Programa Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento da China e da Fundação Nacional de Ciências Naturais da China, conforme os registros oficiais da publicação científica.

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Fabio Lucas Carvalho

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Como funciona o método

Batizada de DPHO, a ferramenta enfrenta um problema do desenvolvimento dessas estruturas: avaliar muitas combinações de projeto demanda cálculos complexos.

A proposta organiza as alternativas em lotes e distribui as tarefas entre processos independentes, permitindo analisar diferentes amostras simultaneamente.

Na etapa de avaliação dos grupos de projetos, o processamento paralelo apresentou eficiência 3,87 vezes maior que a abordagem tradicional usada pelos autores. Esse resultado corresponde a uma parte do método, e deve ser separado do ganho geral de convergência.

A outra parte combina redes neurais com algoritmos de otimização. Conforme novos resultados entram no sistema, o modelo aprende e melhora suas previsões. Ele ajuda a selecionar alternativas promissoras e substituir configurações problemáticas durante a busca.

Segundo os autores, essa combinação produziu sete vezes mais amostras otimizadas. Quando integrada à distribuição paralela das tarefas, alcançou o fator de 24,51 informado no resumo do artigo.

O que os testes mostraram

No manuscrito, os pesquisadores explicam que o novo método encontrou projetos otimizados na terceira geração de cálculos. A abordagem de comparação chegou a esse ponto apenas na décima nona geração. Esses resultados sustentam o cálculo do ganho de eficiência.

A configuração final apresentou redução de 21% no custo total dos materiais e de 10,52% na massa de aço da plataforma, em relação ao projeto inicial. O custo do sistema de ancoragem caiu 40,58%, mantendo os limites considerados de movimento e segurança.

Há limites importantes. O cálculo econômico exclui fabricação, instalação, operação e manutenção. Portanto, a redução nos materiais não equivale automaticamente à mesma economia no custo completo de um empreendimento.

Além disso, a validação ficou restrita à plataforma DUT-semi, com uma turbina de referência de 22 megawatts. Os autores afirmam que outras plataformas e configurações de ancoragem exigem adaptações e novas verificações. Também apontam a necessidade de ampliar as condições de carregamento avaliadas e incorporar análises mais detalhadas da resistência estrutural.